买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于时空序列的私有云资源需求预测和配置方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119814590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411815729.4，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权基于时空序列的私有云资源需求预测和配置方法和系统是由兰雨晴;郑启明;杨晓艺设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空序列的私有云资源需求预测和配置方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于时空序列的私有云资源需求预测和配置方法和系统，从若干私有云管理域各自的云资源配置历史日志获取所有私有云管理域各自的云资源配置历史数据，对资源配置历史数据进行预处理和周期性变化识别处理，提取得到相应的预测样本数据，为后续对时空序列模型进行训练提供充足的数据；基于完成训练的时空序列模型，预测得到所有私有云管理域各自在未来预设时间段内的云资源配置需要数据，以此确定每个私有云管理域对应的云资源配置特征信息，并根据不同地域和业务类型，从所有私有云管理域中划分同类云资源配置特征信息的所有私有云管理域，以此组成相应的管理域集群，利用管理域集群的历史数据及数据特征，为属于不同管理域集群的管理域进行特征性较强的云资源预测；还基于每个私有云管理域的未来云资源需求信息，与配置使用率阈值进行对比分析，对私有云管理域下属的所有云资源进行优化调整，提高云资源的利用效率。

本发明授权基于时空序列的私有云资源需求预测和配置方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于时空序列的私有云资源需求预测和配置方法，其特征在于，包括： 基于若干私有云管理域各自的云资源配置历史日志，获取所有私有云管理域各自的云资源配置历史数据，并对所述云资源配置历史数据进行预处理；基于完成所述预处理的云资源配置历史数据进行周期性变化识别处理，提取得到相应的预测样本数据； 基于所述预测样本数据，对时空序列模型进行训练，并基于完成训练的时空序列模型，预测得到所有私有云管理域各自在未来预设时间段内的云资源配置需求数据；基于所述云资源配置需求数据，确定每个私有云管理域对应的云资源配置特征信息；基于所有私有云管理域各自对应的云资源配置特征信息，根据不同地域和业务类型，从所有私有云管理域中划分同类云资源配置特征信息的所有私有云管理域，以此组成相应的管理域集群，包括： 将所述预测样本数据输入至GraphWaveNet模型，以此对所述GraphWaveNet模型训练，并基于完成训练的GraphWaveNet模型，预测得到所有私有云管理域各自在未来预设时间段内的云资源配置需求数据；其中，所述云资源配置需求数据包括每个私有云管理域在未来预设时间段内每个单位时间区间需求的云资源类型及其数量； 对所述云资源配置需求数据进行分析，得到每个私有云管理域对不同类型的云资源的需求时段分布特征信息；其中，所述需求时段分布特征信息是指每个私有云管理域对每种类型的云资源在所述未来预设时间段内的需求量对应的所有单位时间区间分布信息； 基于所有私有云管理域各自对应的需求时段分布特征信息，根据不同地域和业务类型，从所有私有云管理域中划分具有相同需求时段分布特征信息以及地域和业务类型的所有私有云管理域，以此组成相应的管理域集群； 基于每个私有云管理域的云资源配置需求数据，与配置使用率阈值进行对比分析，对所述私有云管理域下属的所有云资源进行优化调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100080 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。